491.递增子序列

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思路：

与上一题不同，不能用used列表，因为这个题不能排序，
在每一个for循环里面用一个集合记录遍历过的数

伪代码（C++）：

python代码：

class Solution:def backtracking(self, nums, start_index, path, result):if len(path) > 1:result.append(path[:])used = set()for i in range(start_index, len(nums)):if (path and nums[i] < path[-1]) or (nums[i] in used):continuepath.append(nums[i])used.add(nums[i])self.backtracking(nums, i+1, path, result)path.pop()def findSubsequences(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]:result = []self.backtracking(nums, 0, [], result)return result

46.全排列

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思路：

排列（考虑顺序）和组合问题（不考虑顺序）的区别
借助used数组（需要进入递归）

python代码：

class Solution:def backtracking(self, nums, used, path, result):if len(path) == len(nums):result.append(path[:])returnfor i in range(len(nums)):if used[i]:continuepath.append(nums[i])used[i] = 1self.backtracking(nums, used, path, result)# 做回溯used[i] = 0path.pop()def permute(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]:result = []used = [False] * len(nums)self.backtracking(nums, used, [], result)return result

47.全排列II

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思路：

集合中有重复元素，去重，（排序）（数层去重used[i-1]==False）

class Solution:def backtracking(self, nums, used, path, result):if len(path) == len(nums):result.append(path[:])returnfor i in range(len(nums)):if (used[i] == 1) or (i >0 and nums[i] == nums[i-1] and used[i-1] == 0):continue # not breakpath.append(nums[i])used[i] = 1self.backtracking(nums, used, path, result)used[i] = 0path.pop()def permuteUnique(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]:nums.sort()  # 排序result = []self.backtracking(nums, [0]*len(nums), [], result)return result